量化部署测试用例设计：从单元测试到集成测试完整方案

测试框架搭建

使用PyTorch Quantization API进行量化测试，以ResNet50模型为例。

import torch
import torch.quantization as quantization
import torch.nn.functional as F

def setup_quantization_model(model):
    # 设置量化配置
    model.qconfig = quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
    quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
    return model

# 加载模型并设置量化
model = torch.load('resnet50.pth')
quantized_model = setup_quantization_model(model)

单元测试用例

针对量化权重进行精度验证：

# 量化权重分布测试
def test_weight_distribution():
    # 量化后权重范围测试
    for name, module in quantized_model.named_modules():
        if hasattr(module, 'weight') and module.weight is not None:
            weight = module.weight
            print(f'{name}: min={weight.min()}, max={weight.max()}')
            assert weight.max() <= 127 and weight.min() >= -128

集成测试方案

使用MNIST数据集进行端到端验证：

# 模型推理性能测试
import time

def benchmark_inference(model, input_tensor):
    model.eval()
    start_time = time.time()
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)
    end_time = time.time()
    return end_time - start_time

# 原始模型 vs 量化模型性能对比
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
original_time = benchmark_inference(model, input_tensor)
quantized_time = benchmark_inference(quantized_model, input_tensor)
print(f'原始模型耗时: {original_time:.4f}s')
print(f'量化模型耗时: {quantized_time:.4f}s')

效果评估标准

精度损失控制在1%以内
推理速度提升20%以上
内存占用减少50%

通过以上测试用例，可完整验证量化部署的可靠性与性能表现。

Yvonne766 · 2026-01-08T10:24:58

量化测试不能只看精度，还得关注实际部署性能。我之前只测了推理误差，结果上线后发现量化模型在ARM芯片上速度反而变慢了，后来加了算子融合和动态量化才解决。建议大家在集成测试时一定要加上真实硬件环境的benchmark。

开发者心声 · 2026-01-08T10:24:58

单元测试里别光测权重范围，还得看输出分布一致性。我见过很多项目只验证了weight.min/max，但忽略了激活值的量化误差会累积放大。建议加个output_distribution_test，用sample数据跑一遍看看分布是否match。

Betty290 · 2026-01-08T10:24:58

别忘了测试量化模型的兼容性问题。我在部署时发现某些量化后的算子在旧版本CUDA上不支持，直接导致服务起不来。建议集成测试里加上不同环境（PyTorch版本、GPU/CPU）的覆盖率检查，避免线上事故。

紫色薰衣草 · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中我发现，量化后的模型容易出现推理结果不稳定的情况。建议在测试用例里加个batch_size=1的多次推理对比，确保量化不会引入随机性。另外可以考虑加上梯度检查，验证QAT训练过程是否正常收敛。

量化部署测试用例设计：从单元测试到集成测试完整方案